一种基于图像处理的提示盲道检测方法

传统盲道边界模型对提示盲道的预警作用不足,因此提出一种基于颜色信息的提示盲道检测算法。将摄像头采集到的盲道图像从RGB颜色空间转换为Lab颜色空间,对具有不同干扰颜色的盲道,结合盲道分割常用的颜色空间以及提示盲道的特征,分别提取a分量和b分量,综合利用Otsu阈值分割、形态学处理分割盲道区域,得到分割后的二值图像。通过分析二值图像中盲道区域像素点的数量与像素点中心位置的关系,实现提示盲道的检测和分类。实验结果表明,该算法能有效分割出大多数盲道图像,并实现提示盲道的准确检测和分类,将其应用在导盲设备中,利用声音或者物理振动的反馈,提醒盲人提示盲道的存在,帮助盲人寻找更好的行进方向,不仅能够极大地保证出行安全,而且还可以提供更加全面的盲道信息。